es.wedoany.com Noticia: El Instituto de Investigación en IA de LG (LG AI Research) presentó en Seúl, durante el seminario "Riesgos legales invisibles de los datos de aprendizaje de IA", una estrategia de gestión de riesgos legales para datos de aprendizaje de IA, y lanzó la versión de prueba de la plataforma de análisis de seguimiento de fuentes de datos y licencias "Exaone Nexus".
Con el fortalecimiento de la regulación de la inteligencia artificial, la gestión de riesgos legales de los datos de aprendizaje se vuelve cada vez más importante. Lee Hwa-young, director ejecutivo del Instituto de Investigación en IA de LG, señaló en el seminario que, al construir modelos de IA generativa, más del 99% de los datos de aprendizaje provienen de conjuntos de datos abiertos, mientras que los datos creados manualmente o con licencia suelen representar solo del 1 al 2%. Indicó que los conjuntos de datos abiertos contienen múltiples niveles de subconjuntos de datos, que probablemente incluyan datos no aptos para uso comercial, y que solo con la licencia de nivel superior es difícil determinar la usabilidad real. La posibilidad de mezcla de datos con restricciones de uso comercial o problemas de datos personales es alta, y pueden surgir riesgos legales en cada etapa de copia, modificación y distribución.
Desde hace tres años, el Instituto de Investigación en IA de LG colabora con el bufete de abogados Yulchon para resolver problemas legales relacionados con datos, y ambas partes presentaron la plataforma "Exaone Nexus". Esta plataforma tiene como objetivo evaluar los riesgos legales de los conjuntos de datos abiertos, apoyando el proceso de desarrollo e introducción de modelos de IA, y se planea su comercialización en septiembre de este año.
"Exaone Nexus" puede detectar los subconjuntos de datos contenidos en un conjunto de datos, confirmando las fuentes reales de datos y las condiciones de licencia. Su característica no es solo revisar la información del conjunto de datos de nivel superior, sino rastrear toda la estructura de datos para verificar la contaminación de licencias. La plataforma incorpora tres agentes de IA: uno se encarga de buscar datos y documentos de licencia, otro evalúa 18 elementos (incluyendo disponibilidad comercial, problemas de datos personales, restricciones de uso regional y temporal, etc.), y el agente restante verifica los resultados del análisis.
El Instituto de Investigación en IA de LG clasifica los conjuntos de datos en tres niveles A, B y C según los resultados de la evaluación. Los datos con riesgo legal extremadamente bajo se clasifican como nivel A, los datos que pueden ser controvertidos se gestionan como nivel B, y los datos con alto riesgo legal se clasifican como nivel C y se excluyen del proceso de aprendizaje. Los modelos de IA también se gestionan con niveles A, B y C, ya que después del aprendizaje aún pueden ocurrir disputas legales o cambios regulatorios, requiriendo una evaluación continua del riesgo.
El director ejecutivo Lee Hwa-young indicó que no solo las empresas de IA, sino también las empresas que introducen IA y las empresas de inversión pueden utilizar esta plataforma. Las empresas que introducen IA pueden revisar la legalidad de los datos de aprendizaje del modelo, mientras que las empresas de inversión pueden verificar de antemano los riesgos legales de las empresas en las que invierten. Im Woo-hyung, director del Instituto de Investigación en IA de LG, enfatizó que la competencia en IA se está expandiendo desde un enfoque en el rendimiento hacia la confianza y la responsabilidad, y que la gestión de fuentes de datos de aprendizaje y licencias se ha convertido en un tema que no puede retrasarse. "Exaone Nexus" puede rastrear las fuentes de datos de aprendizaje durante todo el proceso y verificar el cumplimiento de las licencias, ayudando a las empresas a gestionar los riesgos de datos de manera más clara. Kang Seok-hoon, abogado representante del bufete Yulchon, señaló que la popularización de la IA generativa está aumentando los riesgos legales como la infracción de derechos de autor, los permisos de uso de datos, las disputas entre titulares de derechos y empresas de IA, y que las empresas deben verificar simultáneamente las fuentes de datos y las relaciones de derechos, el sistema de licencias, la gestión de registros del proceso de desarrollo y el control interno, así como el sistema de respuesta a disputas.
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